La IA nos está haciendo confundir producir con saber

Hay algo preocupante de la manera en que estamos incorporando la inteligencia artificial a nuestra vida cotidiana: cada vez podemos producir más cosas, pero no necesariamente entendemos mejor lo que hacemos.

Hoy cualquiera puede pedirle a ChatGPT que escriba un texto, desarrolle una aplicación o programe un sistema.

En segundos obtiene un resultado que antes podía demandar horas de trabajo o conocimientos específicos.

El avance es extraordinario.

El problema aparece cuando confundimos la capacidad de producir algo con la capacidad de comprenderlo.

En el desarrollo de algoritmos, esta diferencia es evidente.

Un programa puede estar bien escrito, ejecutarse sin errores y ofrecer resultados prometedores.

Sin embargo, nada de eso demuestra que realmente funcione.

Para comprobarlo hay que probarlo, analizar sus resultados y detectar sus limitaciones.

Con la inteligencia artificial ocurre lo mismo: que una respuesta esté bien redactada no significa que sea verdadera; que un código funcione no garantiza que sea seguro; y que una estrategia parezca rentable al analizar datos del pasado no asegura que vaya a funcionar en el futuro.

El resultado es apenas el comienzo del trabajo, no su final La IA generativa redujo enormemente el costo de producir.

Pero cuanto más fácil resulta generar respuestas, más importante se vuelve saber evaluarlas.

Una computadora puede explorar miles de alternativas en poco tiempo, aunque, si los criterios utilizados son incorrectos, también puede producir miles de resultados inútiles.

La velocidad no corrige un mal planteo.